The effect of inband TDMA narrow band jammers to DS-CDMA system performance and the suppression techniques are investigated using Monte Carlo simulations. TIA stantard North American Digital Cellular wea used as jammer. Levinson Dubin and conventional recursive least square algorithm were emphasized since these techniques can be implemented with a few DSPs for CDMA application. Two filter structures, i.e., complex suppression filter and real suppression filter in each inphase and quadrature channels, are investigated and their performances are compared. Complex suppression filter with Levinson Durbin algorithm of 20msec updata rate is the most promising with respect to implementation and performance poit of view. Implementation feasibility is discussed and the channel capacity lost by suppression is computed.
In this paper, an adaptive fuzzy inference and HCM(Hard C-Means) clustering method are used for on-line fuzzy modeling of nonlinear and complex system. Here HCM clustering method is utilized for determining the initial parameter of membership function of fuzzy premise rules and also avoiding overflow phenomenon during the identification of consequence parameters. To obtain the on-line model structure of fuzzy systems. we use the recursive least square method for the consequent parameter identification. And the proposed on-line identification algorithm is carried out and is evaluated for sewage treatment process system.
본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.
In this paper, results of an analysis of driving behavior characteristics and a driver-adaptive control algorithm for adaptive cruise control systems have been described. The analysis has been performed based on real-world driving data. The vehicle longitudinal control algorithm developed in our previous research has been extended based on the analysis to incorporate the driving characteristics of the human drivers into the control algorithm and to achieve natural vehicle behavior of the adaptive cruise controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver. A driving characteristic parameters estimation algorithm has been developed. The driving characteristics parameters of a human driver have been estimated during manual driving using the recursive least-square algorithm and then the estimated ones have been used in the controller adaptation. The vehicle following characteristics of the adaptive cruise control vehicles with and without the driving behavior parameter estimation algorithm have been compared to those of the manual driving. It has been shown that the vehicle following behavior of the controlled vehicle with the adaptive control algorithm is quite close to that of the human controlled vehicles. Therefore, it can be expected that the more natural and more comfortable vehicle behavior would be achieved by the use of the driver adaptive cruise control algorithm.
본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.
본 연구에서는 호우시 홍수예경보 및 수자원의 효율적 관리를 위한 실시간 유출예측모형을 개발하고자 하였다. 그 방법으로 강우-유출과저의 추계학적 시스템모형을 구성하고 모형의 매개변수를 순환 최적추정할 수 있는 RLS 및 IV-AML 알고리즘을 적용하였다. 또한 기존에 관측된 시간별 강우-유출자료로부터 매개변수 및 추정오차의 공분산행렬의 초기치들을 산정하여 유출예측의 성과도를 향상시키고자 하였으며, 1단계전 유출예측치를 분석함으로서 본 연구에서 개발된 모형의 정확성과 적용가능성을 검토해 보았다.
스테레오 음향 반향 제거기는 기본적으로 한 채널 반향 제거를 위하여 두 개의 적응 필터를 사용하게 된다. 그런데 두 채널간의 강한 상관 관계로 인하여 입력 신호의 특성에 관계없이 ESR이 커지게 되어 수렴 속도가 매우 느려지게 된다. 이를 해결하기 위하여 AP(affine projection) 알고리즘이나 RLS(recursive least square) 알고리즘 등을 두 채널에 적용한 방법들이 제안되었으나 자기상관 행렬의 특성으로 인하여 단일 채널 고속 알고리즘을 적용하기 어렵게 된다. 그런데 AP 알고리즘은 Gram-Schmidt 직교화와 TDL 구조를 이용하면 NLMS 계수 갱신식과 같이 간단한 형태로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 근사화된 AP 알고리즘을 이용하여 NLMS와 비슷한 계산량으로 훨씬 빠른 수렴 성능을 가지는 스테레오 음향반향 제거기를 구성하였다.
This paper deals with the indoor localization problem for a SSMR (Skid Steering Mobile Robot) subjected to wheel-ground friction and with one LRF (Laser Range Finder). In order to compensate for some friction effect, a friction related coefficient is estimated by the recursive least square algorithm and appended to the maneuvering command. Also to reduce odometric information based localization errors, the lines are extracted with scan points of LRF and matched with the ones of the corresponding map built in advance. The present friction compensation and scan map matching schemes have been applied to a laboratory SSMR, and experimental results are given to validate the localization performance along an indoor corridor.
Sin E. C.;Kong B. G.;Kim J. S.;Yoo J. Y.;Park T. S.;Lee J. H.
전력전자학회:학술대회논문집
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전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.374-379
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2001
In this paper, a novel design algorithm of speed controller for an Induction motor with the inertia variation is proposed. The main contribution of our work is a very robust, reliable and stable procedure for setting of the PI gains against the specified range of the inertia variation of an induction motor using Kharitonovs robust control theory. Therefore, the basic segment of controller design, the variation of induction motor inertia is estimated by the RLS (Recursive least square) method. PI based speed controller is widely used in industrial application for its simple structure and reliable performance. In addition the Kharitonov robust control theory is used for verification stability of closed-loop transfer function. The performance of this proposed design method is proved by digital simulation and experimentation with high performance DSP based induction motor driving system.
This study introduces a new tool breakage detecting technology comprised of an unsupervised neural network combined with adaptive time series autoregressive(AR) model where parameters are estimated recursively at each sampling instant using a parameter adaptation algorithm based on an RLS(Recursive Least Square). Experiment indicates that AR parameters are good features for tool breakage, therefore it can be detected by tracking the evolution of the AR parameters during milling process. an ART 2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network is used for clustering of tool states using these parameters and the network is capable of self organizing without supervised learning. This system operates successfully under the wide range of cutting conditions without a priori knowledge of the process, with fast monitoring time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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